#jupyter_notebook#darknet#pytorch#scaled_yolov4#yolor#yolov3#yolov4#yolov7
YOLOv7 is a powerful tool for detecting objects in images and videos. It is fast, accurate, and can work well on devices with limited power, making it useful for real-time applications like self-driving cars and surveillance systems. YOLOv7 uses advanced techniques like Feature Pyramid Networks to detect objects of different sizes and can handle complex scenes with overlapping objects. This makes it beneficial for users who need quick and precise object detection in various environments.
https://github.com/WongKinYiu/yolov7
#EDU hitting the 12H Time frame trendline, in the case of breakout we will have another bullish new trend on this chart💎
❄️@signals_bitcoin_crypto❄️
❄️@Shadow_support0o❄️
#EDU touched the bottom of bullish channel on 1H Time frame we expect it will save this area and will rise again, totally we will wait for correction on this chart
📉
❄️@signals_bitcoin_crypto❄️
❄️@Shadow_support0o❄️
⚡️Домашка декабря. Большой разбор.
[47 min] #edu
Надеюсь, вы хорошо отдохнули и как раз мозг готов переварить новый разбор. Прошелся по работам участников и дополнительно пояснил особенно важные детали.
Очевидно, самое слабое место в задаче — абсолютно непонятная система карточек: не ясно, что будут за задания, нет возможности сравнить их друг с другом, дополнительные задания не отличаются от остальных, но почему-то скрыты в отдельном списке. Вместе разберемся, как пофиксить. Другие сложности — копирайт и запутанная система прохождения заданий. Неочевидно, что будет на следующем шаге, можно ли его прерывать, менять задания и проходить другие. Кто разобрался, тот разобрался.
Решения участников в FIGMA.
❤️ Всем кто качается на праздниках — отдельный лайк!